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注意数据集中有数据集增强，大约9000张是原图，剩余为增强图片，主要是翻转增强

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)

图片数量(jpg文件个数)：13364

标注数量(xml文件个数)：13364

标注数量(txt文件个数)：13364

标注类别数：15

所在仓库：firc-dataset

标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["board","brick","cutter","ebox","fence","handcart","helmet","hook","hopper","person","rebar","scaffold","slogan","vest","wood"]

每个类别标注的框数：

board (板材) 框数 = 8319

brick (砖块) 框数 = 2242

cutter (切割机) 框数 = 1197

ebox (电箱) 框数 = 5609

fence (围栏) 框数 = 5581

handcart (手推车) 框数 = 828

helmet (安全帽) 框数 = 37100

hook (吊钩) 框数 = 5637

hopper (料斗) 框数 = 3504

person (人员) 框数 = 48633

rebar (钢筋) 框数 = 4474

scaffold (脚手架) 框数 = 17209

slogan (标语) 框数 = 12143

vest (反光背心/安全服) 框数 = 31336

wood (木材) 框数 = 11660

总框数：195472

图片分辨率：640x640

使用标注工具：labelImg

标注规则：对类别进行画矩形框

重要说明：暂无

特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证

图片预览：

标注例子：